XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMLA
劳动力做出了主要的承诺，以开发瓦糊糊...
今天，总理罗杰·库克（Hon Roger Cook MLA）宣布，作为西澳计划中的制造计划的一部分，如果再次当选西澳工党，政府将向钒产品申请2.5％的特许权使用费，并保留对钒电解质的特许权使用费。这是从最近的选举承诺使用本地采购的钒在卡尔戈里安装50兆瓦，10小时的钒电池的承诺。“ AMEC自2021年以来就一直在为这种重要的特许权使用权变化而竞选，当时很明显，新的钒产品（例如五氧化钒）没有被州的特许权使用费框架正确捕获，”采矿和勘探公司协会首席执行官沃伦·皮尔斯（Warren Pearce）说。“决定也没有保留对钒电解质的特许权使用费的决定，这为公司投资下降和开发电解质（钒电池的关键成分）提供了强大的动力。” “西澳大利亚州有机会向我们的钒增值，制作钒电解质，并在西澳大利亚州建造钒电池，在西澳大利亚和澳大利亚使用，这是一个机会，无法错过。” “今天的公告确保西澳大利亚州将拥有经济和监管框架，以实现这一目标。” “承诺的家用电池计划还将有助于创造对钒电池的国内需求。”在该州的战略工业区还承诺，又有5亿美元的投资，西澳州的劳动力正在为西澳大利亚州这一新的高价值行业的发展提供支持。“这项承诺将有助于吸引对钒项目的投资，以及制造钒电池和钒电池所需的增值这些承诺，再加上英联邦的关键矿产生产税激励措施（AMEC也游说），创造了强大的动力，以在西澳大利亚州提供当地的钒电池行业。AMEC在过去四年中一直与政府和钒成员紧密合作，以寻找支持这个新兴市场的方法。我们很高兴看到西澳工党认识到该行业的潜力以及它将为西澳大利亚带来的好处。结束 - 有关更多信息或采访沃伦·皮尔斯
HYB201 -S- awsstatic.com 比例并优化您的生成AI开发 生成的AI安全和安全性-AWSSTATIC.COM 华盛顿特区 - awsstatic.com 用Amazon简化生成AI应用程序开发... AWS NYDFS网络安全法规 生成的AI优势： - awsstatic.com 将工业数据与生成ai -awsstatic.com 一起使用 Associate（MLA -C01）考试指南-Awsstatic.com 通过设计安全地从头开始建立安全性
生成人工智能（AI）为企业带来了重要的机会。大型语言模型（LLMS）可以帮助提高跨耗时的企业任务（例如复制，编程等）的效率。但是，这些模型通常很难跟上实时事件和特定的知识领域，这可能导致不准确。对这些模型进行微调可以增强他们的知识，但是它可能是昂贵，劳动力密集的，并且需要足够的技术专业知识。
在获得专利的Aurubis湿度载体流量表中引入石墨浮选步骤，用于回收李离子电池黑色质量
Aurubis是欧洲最大的铜生产商，研究了泡沫浮选从浸出的残留物中恢复石墨的，该残留物含有含有专利的碳材料，尚待黑色质量质量贴胶流量表产生的碳材料。已经尝试了多年黑质量（BM）的浮选，尤其是作为“原始黑色质量”的前浸水材料分离步骤，目的是减少下游处理的材料质量。然而，由于有机电解质材料的夹带和剩余的涂层，呈现NMC-CATHODE材料和残留的Cu/Al Foil颗粒疏水，通常约有10-50％的有价值金属向石墨浓缩物报告（Vanderbruggen，2022）。尝试通过旨在消除残留粘合剂和创建新鲜表面的损耗步骤（高剪切）进行改进的尝试取得了成功，但这些有价值的材料报告仍然很大，但仍有大量的材料报告（Vanderbruggenet。Vanderbruggenet。al。，2022）。其他人试图使用加热步骤消除粘合剂，500 c热解，多达17％的有价值的材料仍向随后的浮选浓度报告（Zhang，et。al。，2019年）。考虑到这一挑战，Aurubis选择在其湿度铝流量表产生的石墨残基上追回石墨恢复，该残基首先开创了锂，并提高了电池材料的高回收率，即阴极活动材料（CAM）-EP4225697 B1。分别可以在图1和表1中看到典型的粒度分布（PSD）和该残基的组成，并分别可以看到标记为批次1到3的残基。富含石墨的残基，即Aurubis的浮选饲料的p80约为20µm，碳含量为35-40％，典型电极成分（例如锂金属氧化物（LMO）LMO）LI，Ni，Ni，Co和Mn的总数为1％。高石膏含量为10-12％，是Aurubis过程中使用的湿法流膜流量表步骤的结果。此石墨残基特性（大小和组成）使其成为浮选的理想选择。实际上，在浮选饲料上进行的矿物解放分析（MLA）表明，大约70％的碳被完全释放，25％的二元二元锁定主要用石膏锁定，只有5％的三元颗粒主要与铝和铜颗粒相关。
市场上的市场
•DeepSeek似乎比其他前沿模型更有效地训练了45倍的型号。清楚，DeepSeek的大多数方法已经存在。这是最大的成就：面对筹码禁令，弄清楚如何立即部署它们，并介绍其自身的自我增强学习•专家的混合：GPT-3.5使用其整个模型来解决培训和推理，尽管可能只需要一小部分模型。相比之下，GPT-4和DeepSeek是专家（MOE）模型的混合物，它们仅激活解决每个问题所需的模型的各个部分。DeepSeek V3的参数为6,710亿个，但在任何给定时间中只有370亿个活动•MLA是指“多头潜能”，这是对DeepSeek保持较小的存储器的行话，而在运行的过程中，•其他deepseek效率方法在运行•与BF16或FP3精确的过程中存储的其他deepseek效率方法，这些方法是供应fp3的精确量，它们是精确的。模型还使用多言语预测（MTP），而不仅仅是预测下一代币，这将准确性降低了约10％，但提出速度却增加了一倍，但DeepSeek声称V3非常便宜，需要2.7毫米H800 GPU小时，这是$ 2/GPU时的费用，只需$ 2/GPU时，只有5600万美元2美元。Llama 3.1 405B最终训练运行的GPU小时数量可比数量高约10倍3。需要进行更多的分析来确定这种过度专业化是否是一个更广泛的问题•DeepSeek今天早上刚刚宣布了另一个版本：多模式模型（文本，图像生成和解释）。DeepSeek明确指出，这是最终培训的成本，不包括“与先前的研究和消融实验相关的架构，算法或数据相关的成本”•DeepSeek V3性能与OpenAI的4O和Anthropic的SONNET-3.5竞争，并且似乎比Llama最大的培训成本更好。DeepSeek提供的API访问为每百万个令牌0.14美元，而Openai则收取每百万个令牌4 $ 750;也许某种程度的损失领导者定价•DeepSeek可能“过度指定”其模型：它在MMLU基准测试上做得很好，但是当问题略有变化时，其性能的下降速度比其他型号更快。毫不奇怪，DeepSeek不假装数据隐私并存储所有内容
COVID-19疫苗现代疫苗，Inn- ...
这种药物正在额外监测下。 div>因此，您可以快速检测新的安全信息。 div>卫生工作者必须向这种药物报告任何副作用。 div>有关副作用的签名过程，请参见第4.8节。 div>1。 div>药物covid-19疫苗现代疫苗的名称，注射covid-11（mRNA，修饰核苷）2。 div>定性和定量组成这是一个多瓶，含10剂剂量为0.5 ml。 div>一剂（0.5 mL）包含100微克RNA（mRNA）（在脂质纳米颗粒SM-102中）。 div>均匀的使者RNA（mRNA），在第5端，帽子盖上尖峰的蛋白质（div>> div>尖峰，S）SARS-COV-2病毒，使用适当的DNA模板的体外转录获得，而无需使用细胞。 div>有关辅助物质的完整列表，请参见第6.1节。 div>3。 div>白色至几乎白色分散体的分散形式（pH：7.0-8.0）。 div>4。 div>临床数据4.1 COVID-19-19疫苗疫苗的治疗指征现代用于主动免疫，以防止18岁及以上由SARS-COV-2病毒引起的COVID-19疾病。 div>必须根据官方建议进行此疫苗。 div>4.2剂量和在18岁及以上的Covid-19疫苗现代剂量的剂量和方法的现代剂量（每种0.5 mL）。 div>建议在第一个剂量后28天（请参阅第4.4和5.1节）施用第二剂量。 div>没有可用的数据。 div>没有关于Covid-19疫苗疫苗现代与其他Covid-19疫苗现代疫苗疫苗的可用数据以完成疫苗接种。 div>接受了COVID-19-19疫苗疫苗的第一个剂量的人是现代的，而Covid-19-19疫苗疫苗的第二剂现代疫苗现代以完成疫苗接种。 div>小儿种群尚未确定Covid-19-19疫苗现代在18岁以下的儿童或青少年现代疫苗的安全性和有效性。 div>
使用深度学习神经网络进行手势识别...
图 3.1：手势识别图 ................................................................................................................ 45 图 3.2：ZTM 手套。 .......................................................................................................................... 46 图 3.3：带有多个传感器的 MIT Acceleglove。 ...................................................................................... 47 图 3.4：CyberGlove III .................................................................................................................... 48 图 3.5：CyberGlove II。 .................................................................................................................... 48 图 3.6：5DT 动作捕捉手套和传感器手套 Ultra。 左：当前版本，右：旧版本。[73][74]。 ............................................................................................................................. 49 图 3.7：X-IST 数据手套 ............................................................................................................. 50 图 3.8：P5 手套。 ........................................................................................................................... 50 图 3.9：典型的基于计算机视觉的手势识别方法 .......................................................................... 51 图 3.10：手势识别中使用的相机类型 .......................................................................................... 52 图 3.11：立体相机。 ...................................................................................................................... 52 图 3.12：深度感知相机 ...................................................................................................................... 53 图 3.13：热像仪 ...................................................................................................................... 53 图 3.14：基于控制器的手势 ............................................................................................................. 54 图 3.15：单相机。 ............................................................................................................................. 54 图 3.16：布鲁内尔大学 3DVJVANT 项目的全息 3D 相机原型...................................................... 55 图 3.17：3D 积分成像相机 PL：定焦镜头，MLA：微透镜阵列，RL：中继透镜。 ... 55 图 3.18：方形光圈 2 型相机与佳能 5.6k 传感器的集成。 ................................................ 56 图 5.1：不同的手势。 ...................................................................................................................... 70 图 5.2：系统实现的图解框架。 ............................................................................................. 71 图 5.3：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。 ............................................................................. 75 图 5.4：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。 ........................................................................... 76 图 5.5：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 79 图 5.6：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 80 图 5.7：研究中使用的手势。 ......................................................................................................... 84 图 5.8：实施框架。 ........................................................................................................... 84 图 5.9：使用 WT 的 10 种不同动作的 IMF。 ........................................................................... 87 图 5.10：使用 EMD 的 10 种不同动作的 IMF。 ........................................................................... 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 .............................................................................. 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 .............................................................................. 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107
使用深度学习神经网络进行手势识别...
图 3.1：手势识别图 ................................................................................................................ 45 图 3.2：ZTM 手套。................................................................................................................. 46 图 3.3：带有多个传感器的 MIT Acceleglove。...................................................................................... 47 图 3.4：CyberGlove III .................................................................................................................... 48 图 3.5：CyberGlove II。.................................................................................................................... 48 图 3.6：5DT 动作捕捉手套和 Sensor Glove Ultra。左：当前版本，右：旧版本。[73][74].................................................................................................................................. 49 图 3.7：X-IST 数据手套 ................................................................................................................ 50 图 3.8：P5 手套。................................................................................................................................. 50 图 3.9：典型的基于计算机视觉的手势识别方法 ............................................................. 51 图 3.10：手势识别中使用的相机类型 ............................................................................. 52 图 3.11：立体相机。................................................................................................................. 52 图 3.12：深度感知相机 ............................................................................................................. 53 图 3.13：热像仪 ................................................................................................................ 53 图 3.14：基于控制器的手势 ................................................................................................ 54 图 3.15：单个相机。................................................................................................................ 54 图 3.16：布鲁内尔大学 3DVJVANT 项目的全息 3D 相机原型。 ........... 55 图 3.17：3D 集成成像相机 PL：定焦镜头，MLA：微透镜阵列，RL：中继透镜。... 55 图 3.18：方形光圈 2 型相机与佳能 5.6k 传感器集成。................................ 56 图 5.1：不同的手势。................................................................................................ 70 图 5.2：系统实施框架说明。.............................................................................. 71 图 5.3：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。.............................................................................. 75 图 5.4：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。......................................................................... 76 图 5.5：WT 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 79 图 5.6：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。........................................................................... 80 图 5.7：研究中使用的手势。................................................................................ 84 图 5.8：实施框架。................................................................................................ 84 图 5.9：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。................................................................................ 87 图 5.10：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。................................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ........................................................................ 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单次手部动作（LCR） ............................................................................................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单次手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107
Zaltman 深层隐喻在广告中的运用及……
隐喻对确定公司的目标受众、进行正确的市场细分和市场定位、衡量产品相关广告的有效性以及建立品牌忠诚度等许多问题都有很大的影响。隐喻，用最简单的话来说，就是用已知事物解释未知事物的艺术。 “隐喻不仅将联想从以前的经历转移到新的经历，它们还可以作为简写帮助人们理解消费者体验主张及其对他们生活的意义”（McCallion，2009）。人与产品之间也存在着沟通，因此产品也承载着一定的信息。 “隐喻已被用来创建品牌标识、营销具体产品和服务、制定营销策略、创建市场研究概念以及定义买卖双方的关系”（Çorbacıoğlu，2022 年，第 3500 页）。使用 Zaltman 隐喻引出技术 (ZMET) 对 14 名美国消费者进行的访谈结果表明，隐喻对于理解消费者对广告的印象以及他们与广告相关的含义有很大帮助 (Coulter 等人，2001 年，第 1 页)。 “这两个被相互比较的事物在正常过程中并不相关；然而，大脑可以通过发挥想象力来理解新的隐喻”（Parsa and Olgundeniz，2014，第 3 页）。我们试图通过基本的推理过程来理解隐喻的含义，并创建心理模型。 “通过隐喻渗透心灵是认知无意识定位的有效方法”（Zaltman，2003 年，第 73 页）。这样，就可以获得有关消费者隐藏或显露需求的深层有用信息。这些见解有助于广告吸引消费者的注意力并激励他们采取行动（Zaltman 和 Coulter，1995 年，第 49 页）。因此，定性的 ZMET 研究可以帮助消费者了解他们更深层次的想法和情感
B.C.海事工业战略 生命科学与生物制造策略 省级卫生官员的命令 Wildland Urban Interface Wildfire风险降低计划 利用系统性的社会和情感学习来促进教育者和学生的福祉：我们知道什么？我们从这里去哪里？ 临时许可报告政策 公平的药品收入申请 2023年11月28日 2024/25的五年资本计划提交 a-Review of Predecred-Safer-Supply-programs-across- ... 应用阿片类药物激动剂治疗（OAT）的特殊计划Z的申请 监管公告 2024年1月15日，罗塞尔（Roly Russell），MLA农村发展议会议会秘书维多利亚州维多利亚州维多利亚州V8V 1x4亲爱的议会秘密 最高效率设备标准监管... 尾滑轮臂截肢 - gov.bc.ca BC药房计划W OTC建议
B.C. 的生命科学和生物制造业雇用了近20,000名不列颠哥伦比亚人，其工资比省级平均水平高30％。 从历史上看，该行业主要由小型企业组成。 在卑诗省的近200,000家生命科学公司中，大多数有五名或更少的员工。 近年来，我们已经看到39家公司在50名员工的门槛上发展。 ，尽管卑诗省 只计算了少数拥有200多名员工的公司，我们是加拿大最大的生物技术公司Stemcell Technologies的所在地；至少有四家加拿大生物技术公司的市值超过10亿美元；以及加拿大最大的医疗设备设计，开发和合同制造公司的Starfish Medical。B.C.的生命科学和生物制造业雇用了近20,000名不列颠哥伦比亚人，其工资比省级平均水平高30％。从历史上看，该行业主要由小型企业组成。在卑诗省的近200,000家生命科学公司中，大多数有五名或更少的员工。近年来，我们已经看到39家公司在50名员工的门槛上发展。，尽管卑诗省只计算了少数拥有200多名员工的公司，我们是加拿大最大的生物技术公司Stemcell Technologies的所在地；至少有四家加拿大生物技术公司的市值超过10亿美元；以及加拿大最大的医疗设备设计，开发和合同制造公司的Starfish Medical。
NIS2客户的注意事项-AWSSTATIC.COM aws供应链帮助伍德赛德能源优化其... 区块链如何使供应链中的可持续性 Analytics AI建议在亚马逊中描述... 在AWS上开发生成AI应用程序-AWSstatic.com 确保生成ai -awsstatic.com 回答有关生成AI安全性的4个最大问题 AWS认证AI从业人员（AIF-C01）考试指南 AWS升级指南：机器学习-AWSSTATIC.COM 在AWS上建立生成AI应用程序-AWSSTATIC.COM HYB201 -S- awsstatic.com 比例并优化您的生成AI开发 生成的AI安全和安全性-AWSSTATIC.COM 华盛顿特区 - awsstatic.com 用Amazon简化生成AI应用程序开发... AWS NYDFS网络安全法规 生成的AI优势： - awsstatic.com 将工业数据与生成ai -awsstatic.com 一起使用 Associate（MLA -C01）考试指南-Awsstatic.com 通过设计安全地从头开始建立安全性
已为AWS客户编写了以下注意事项，这些客户属于欧盟指令下的重要或基本实体，以实现整个联盟的高公共网络安全措施（“ NIS 2指令”或“ NIS 2”）。本文档将帮助此类客户学习和了解Amazon Web Services（AWS）如何支持客户解决NIS 2的关键方面。但是，请记住，NIS 2是一项指令，这意味着它必须在2024年10月17日之前将其在所有欧盟成员国中移交给法律。这可能意味着某些欧盟成员国包括仅适用于该特定国家法律实体的其他特殊方面。虽然本文档支持客户的合规性工作，但AWS客户的唯一责任是计划和记录其使用AWS按照现有法规和即将到来的法规的使用。本指南：